2021 Fiscal Year Research-status Report
エクサスケール計算機を想定した量子モデルシミュレーションに対する並列化・高速化
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18K11345
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| Research Institution | Japan Atomic Energy Agency |
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Principal Investigator |
山田 進 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究主幹 (80360436)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
永井 佑紀 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 副主任研究員 (20587026)
大橋 洋士 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60272134)
町田 昌彦 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究主席 (60360434)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 高性能計算 / マルチCPU / 固有値計算 / LOBPCG法 / 並列計算 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
電子間に強い相関のある量子多体モデルであるハバードモデルのエネルギーを表現する行列の１つまたは複数の固有値およびそれに対応した固有ベクトルを高速に計算することを目標とし、固有値計算の反復法の１つであるLOBPCG法をマルチGPU環境向けに高速化・並列化した。このLOBPCG法は行列ベクトル積、ベクトルの内積、ベクトルの足し算等の線形演算の組み合わせで計算できる。行列ベクトル積の並列計算に関しては、並列計算で生じるデータの通信をCPUを経由させずGPU間で直接通信する方法を実装し、その有効性を確認した。
ベクトルの内積計算では、CPU側のメモリに格納しているベクトルデータをGPU側に移動する必要がある。また、ベクトルの足し算ではCPU側からGPU側に移動するだけでなく、計算で得られたベクトルをGPU側からCPU側に戻すことも必要である。そこで、これらのCPU・GPU間のデータ移動とGPUでの演算を同時に実行できるアルゴリズムを開発するとともに、LOBPCG法のアルゴリズムの性質を考慮し、ベクトルの計算をまとめることでCPU・GPU間のデータ移動の回数を削減する計算アルゴリズムを提案し、実際の計算から高速化が実現することを確認した。
また、LOBPCG法で複数の固有ベクトルを安定に計算するため、複数のベクトルの直交性を保ちながら反復計算を行う必要がある。これまでは計算量の多い修正グラムシュミット法を用いていたが、このアルゴリズムは大量のCPU・GPU間のデータ移動を必要とする。そこで、LOBPCG法のアルゴリズムの性質を考慮して少ないCPU・GPU間のデータ移動で直交化を実現するアルゴリズムを提案し、実際にマルチGPU環境でも有効に利用できることを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
マルチGPU環境での高速化を実現しており、高速化・並列化の研究は順調に進んでいる。また、物理研究についても成果が得られ、その成果を基に論文作成中であり、おおむね順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに得られた成果の公表を行う。さらに高速化・並列化についても研究開発を進めていくとともに、実際に、開発したコードを量子問題に適用し、新たな物理的知見を得ることを目指す。
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| Causes of Carryover |
（理由）研究成果の発表を予定していた会議等が中止になり、参加費・旅費を繰り越した。
（使用計画）既に新規の研究成果は得られており、その成果に適した論文誌への投稿料や会議の参加費・旅費として使用する。
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